ما هي التحليلات التنبؤية؟
تفحص التحليلات التنبؤية البيانات، للحصول على نظرة شاملة للاتجاهات والتحديات والأحداث المستقبلية، وفي عالم الأعمال، تساعد هذه العملية على وضع استراتيجية الشركة واكتساب ميزة تنافسية، ومن الضروري أن يكون لدى الشركات وخصوصاً الناشئة خطط مفصلة لكل قسم، وبهذه الطريقة، يمكن لرواد الأعمال الجدد الاستعداد لمواجهة التحديات وإدارتها، فتسمح التحليلات التنبؤية لرواد الأعمال باتخاذ القرارات بناءً على البيانات التاريخية والاتجاهات الحالية والتوقعات المستقبلية.
استخدامات التحليلات التنبؤية في عالم الأعمال:
1. التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية:
من أكثر التطبيقات المفيدة للتَّحليلات التنبؤية في مجال الأعمال هو التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية، فيمكن استخدام التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية لاتِّخاذ قرارات أفضل وتحسين الكفاءة.
يستخدم المحلِّلون الخوارزميات الإحصائية والتعلم الآلي، للكشف عن الاتجاهات المخفية داخل مجموعات البيانات المعقدة واستخدامها للتنبؤ بسلوك العملاء المستقبلي والأحداث المحتملة، ويمكن أن تتعلَّق هذه الاتجاهات المستقبلية تقريباً بأي جانب من جوانب الأعمال، بدءاً من الحملات التسويقية وحتى إدارة سلسلة التوريد.
2. توقعات الطلب:
التنبؤ بالطلب هو فرع من التحليلات التنبؤية التي يمكن للشركات استخدامه للتنبؤ بالطلب المستقبلي على منتجاتها أو خدماتها، فيمكن للتنبؤ الدقيق بالطلب أن يساعد الشركات على الاستعداد للارتفاعات والانخفاضات الموسمية، والتعامل مع الأموال بفاعلية، وفهم كيف يمكن للعوامل الداخلية والخارجية المختلفة أن تؤثر في المبيعات.
توجد عدة أنواع مختلفة من التنبؤ بالطلب، نستعرضها فيما يأتي:
1.2. التنبؤ بالطلب السلبي:
يعدُّ التنبؤ بالطلب السلبي أحد أبسط التحليلات التنبؤية، ويستخدم بيانات المبيعات السابقة للتنبؤ بالطلب المستقبلي، وإذا كان لدى الشركة تاريخ مبيعات ثابت وتسعى إلى الاستقرار، فإنَّ التنبؤ السلبي بالطلب يمكن أن يكون نموذجاً فعالاً، ويعتمد التنبؤ بالطلب السلبي على افتراض أنَّ المبيعات في السنوات السابقة تنبِّئ جيِّداً بالمبيعات المستقبلية، ولكي يكون هذا النموذج فعالاً، فإنَّه يتطلَّب من المحللين استخدام البيانات السابقة من إطار زمني مماثل.
2.2 التنبؤ بالطلب النشط:
يعتمد التنبؤ النشط بالطلب على عوامل خارجية، مثل أبحاث السوق والتوقعات الاقتصادية وتوقعات النمو، بدلاً من بيانات المبيعات السابقة، ويعدُّ هذا الخيار مفيداً للشركات الناشئة والتي ترغب في النمو، نظراً لعدم وجود سجل أداء راسخ لاستخدامه بوصفه قاعدة للتنبؤات.
3. التنبؤ الكلي الخارجي:
في فترات التقلبات الاقتصادية الكبيرة، يمكن للتنبؤ الكلي الخارجي أن يأخذ في الحسبان مدى تأثير الاتجاهات الاقتصادية الواسعة في مبيعات الأعمال الفردية، والتنبؤ الكلِّي الخارجي مفيد خصيصى في تحديد كيفية تأثير قوى السوق، مثل التضخُّم، وفي جوانب سلسلة التوريد مثل توافر المواد الخام، وكيف سيؤثر ذلك بدوره في المبيعات المستقبلية.
4. التنبؤ المالي:
التنبؤ المالي هو عملية التنبؤ بالأداء المالي المستقبلي، واستخدام نماذج التنبؤ بالأعمال للمساعدة على التخطيط المالي، من خلال إعداد الميزانية والنمذجة المالية.
فيما يأتي بعض أنواع التنبؤ المالي:
- التنبؤ من أعلى إلى أسفل، والذي يحسب حصة السوق بناءً على إجمالي حجم السوق.
- توقعات دلفي بناءً على آراء الخبراء، والتي يمكن استخدامها للتنبؤ باتجاهات سوق الأوراق المالية، أو معدلات النمو الاقتصادي أو المؤشرات المالية الأخرى.
- التنبؤ الإحصائي بناءً على النماذج الإحصائية التاريخية، والتي يمكنها التنبؤ بنطاق واسع.
- التنبؤ من القاعدة إلى القمة، الذي يتنبأ بالأداء الأوسع للشركة بناءً على بيانات قليلة في أصغر وحدات النشاط التجاري، مثل مبيعات المنتجات الفردية.
5. توقعات سلوك العملاء:
إنَّ توقُّع سلوك العملاء يمكن أن يساعد الشركات على التواصل مع عملائها، فيمكنهم استخدام المعلومات التي يكتسبونها لفهم عملائهم فهماً أفضل، وإنشاء برامج تساعدهم على جذب عملاء جدد والاحتفاظ بالعملاء الحاليين، على سبيل المثال، يمكن للشركات إنشاء ملفات تعريف العملاء واستخدام الأساليب الإحصائية للتنبؤ بالعملاء الذين سيستمرون في استخدام منتجاتهم أو خدماتهم والذين لن يستمروا في ذلك، وباستخدام هذه المعلومات، من الممكن تغيير عروضهم أو حملاتهم التسويقية للاحتفاظ بعملاء أكثر ولاءً.
6. إدارة المخاطر:
تعدُّ إدارة المخاطر التنظيمية والبيئية والاقتصادية جزءاً لا يتجزأ من العمليات التجارية، ويمكن لتحليلات إدارة المخاطر تحسين هذه العملية من خلال السماح للشركات بتحديد المخاطر وتحليلها وتخفيفها تخفيفاً استباقياً، وفي حين أنَّه من المستحيل الاستعداد لكل نوع من المخاطر، فإنَّ النماذج التنبؤية في الأعمال التجارية، تستخدم البيانات الضخمة للحماية من المخاطر المالية ومخاطر الامتثال التنظيمي.
تقدِّم نماذج التنبؤ الفعالة للأعمال نظرة شاملة عن الأزمات المحتملة، وتساعد على إثراء عملية صنع القرار عند ظهور المشكلات، ومن خلال تحديد المخاطر والتخطيط لمختلف النتائج، يمكن للشركات الجديدة تجنُّب التعرض للأزمات في نموها.
ومن هذه المخاطر:
1. مخاطر مالية:
المخاطر المالية هي تلك التي يمكن أن تتسبَّب في خسارة الشركات لأموالها أو استثماراتها، ويمكن أن تشمل المخاطر المالية تقلُّبات أسعار الفائدة، والائتمان الموسَّع والديون المفرطة، وإنَّ تحديد هذه المخاطر وتصحيحها، يمكن أن يؤدي إلى تحسين الوضع المالي للشركة.
2. مخاطر الامتثال:
كان الالتزام التنظيمي في المقام الأول مسؤولية قطَّاعَي الرعاية الصحية والتمويل، ومع ذلك، تُكلَّف الشركات في الصناعات الأخرى تكليفاً متزايداً بالامتثال للوائح، وتتراوح من حماية البيانات إلى قانون الذكاء الاصطناعي المتوقع للاتحاد الأوروبي، ويمكن أن تواجه الشركات التي لا تلتزم بهذه اللوائح غرامات باهظة الثمن وعواقب قانونية أخرى، وإدارة مخاطر الامتثال هي عملية مستمرة لتحديد وتتبُّع التغييرات في المشهد التنظيمي ونشاطات المنظمة للامتثال لها.
يمكن أن يؤدي تخفيف مخاطر الامتثال التنظيمي إلى منع وقوع الأضرار المالية وأضرار السمعة التي يمكن أن تنجم عن عدم الامتثال التنظيمي، ويمكن للخبراء استخدام التحليلات الخاصة باستراتيجية الأعمال لإنشاء نموذج آلي لتحديد المخاطر وإدارتها من أجل قيادة عمليات الامتثال التنظيمي الفعالة.
شاهد بالفيديو: أسباب الأزمة المالية العالمية وطرق التخلص من آثارها
7. التحسين التشغيلي:
يمكن أن تكشف تحليلات البيانات عن سُبُل لزيادة الربحية من خلال إدارة المخاطر وتقليل الهدر والاختناقات وأوجه القصور الأخرى في العمليات التجارية، ومع وجود كميات هائلة من البيانات المتاحة في جميع مجالات العمليات، يمكن للشركات استخدام البيانات لتحسين الأداء من خلال إدارة موظفيها وأموالها ومعداتها إدارةً أكثر فاعلية.
8. صنع القرار الاستراتيجي:
الجوهر الذي يكمن وراء جميع أساليب التحليلات التنبؤية هو اتخاذ القرارات الاستراتيجية، فتضع أدوات ونماذج التحليلات التنبؤية قوة رؤى البيانات الضخمة في أيدي رجال الأعمال، ويمكن للمحلِّلين تقييم سيناريوهات مختلفة باستخدام علم البيانات والتعلم الآلي والنماذج الإحصائية، فالأفكار التي يستخلصونها من تحليلاتهم، تسمح للقادة باتخاذ قرارات مستنيرة بشأن استراتيجية العمل بمزيد من الدقة والثقة، كما تؤدي التحليلات التنبؤية إلى التحسين المستمر الذي يؤدي إلى تطوير الأداء العام.
أمثلة عن التحليلات التنبؤية في الممارسة العملية:
كيف تبدو التحليلات التنبؤية في الممارسة العملية؟ وفيما يأتي بعض الأمثلة عن ذلك:
1. تحليلات التسويق:
تبحث تحليلات التسويق في مقاييس البيانات الرئيسة مثل مشاركة العملاء، وحركة مرور موقع الويب، والاتجاهات الموسمية، واستجابات الاستطلاع للعثور على الأنماط وتحسين استراتيجيات التسويق المستقبلية، وتقدِّم منصات تحليلات التسويق مثل HubSpot وGoogle Analytics وSEMrush خططاً قابلة للتطوير لمساعدة فرق التسويق الصغيرة على الاستفادة من التحليلات التنبؤية واتخاذ قرارات مستنيرة.
2. النماذج التنبؤية:
تساعد التحليلات المؤسسات على تطوير نماذج تنبؤية لتسهيل اتخاذ القرارات الاستراتيجية، فتتشكَّل النماذج التنبؤية في الأعمال التجارية من خلال البيانات التاريخية والحالية، وتقدِّم نظرة عملية على المستقبل، وتساعد البرامج الحديثة رجال الأعمال على إنشاء نماذج تعتمد على البيانات في الوقت الفعلي في مقارنة السيناريوهات المختلفة.
على سبيل المثال، يمكن لفريق الشؤون المالية إنشاء نماذج الميزانية لسيناريوهات مثل الكوارث الطبيعية التي قد تؤدي إلى اضطرابات سلسلة التوريد أو نقص الموظفين.
3. تعديلات الميزانية:
يمكن للميزانية الصارمة أن تخنق الإبداع وتعوق نمو الأعمال، في حين يسمح التنبؤ بالميزانية للفرَق بالتطلُّع إلى المستقبل وتعديل ميزانياتهم طوال العام، وباستخدام التحليلات التنبؤية، يمكن لفرق التسويق والأقسام الأخرى التنبؤ بالتحديات التي قد تنشأ، وتحليل بياناتهم الحالية، وتخصيص الموارد لاحتساب الفرص الجديدة.
4. إدارة الموارد:
تعدُّ مشكلات سلسلة التوريد ونقص الموظفين من أكبر التحديات التي تواجه الشركات اليوم، وتساعد التحليلات التنبؤية رجال الأعمال على الاستعداد لهذه التحديات وإدارة مواردهم إدارةً مناسبةً، على سبيل المثال، يمكن أن يساعد تحليل مشكلات سلسلة التوريد التاريخية رجال الأعمال على التنبؤ بالتباطؤ التالي وتخزين مخزونهم مسبقاً، وعلى نحو مماثل، إذا أظهرت النماذج التنبؤية أنَّ النقص في عدد الموظفين، من المحتمل أن يكون في فترة العطلات، فيمكن للشركات الاستعداد من خلال تقديم الحوافز وتعزيز جهود التوظيف.
4 أمثلة واقعية للتحليلات التنبؤية:
دعونا نلقي نظرة على كيفية مساعدة التحليلات التنبؤية لشركات عالمية على تحسين أعمالها:
1. شركة أمازون:
تستخدم أمازون البيانات المتعلِّقة بعادات الشراء لدى العملاء لتقديم توصيات بشأن المنتجات التي من المحتمل أن تناسب احتياجات عملائها.
2. شركة Capital One:
تستخدم Capital One البيانات الضخمة والتعلم الآلي لإجراء تقييمات مخاطر الائتمان، واستخدمت الشركة مجموعات مشتركة من البيانات، ومن ذلك درجة الائتمان للشخص والتاريخ الائتماني، ومع ذلك، قامت شركة Capital One باستكشاف أنواع أخرى من البيانات لتوسيع نطاق شمولها المالي ليشمل مجتمعاً أوسع.
3. شركة Walmart:
تستخدم Walmart الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبونية للتنبؤ بالطلب، والتنبؤ باحتياجات المخزون، وتجنُّب الإفراط في تخزين العناصر أو نفادها.
4. شركة Allstate:
تستفيد Allstate من البيانات المتعلِّقة بعمر السائق وجنسه وتاريخ قيادته السابق للتنبؤ بمخاطره والتأكُّد من أفضل سعر يمكن تحصيله، حتَّى إنَّ Allstate شكَّلت شركة جديدة تسمَّى Arity مخصصة فقط لتحليل البيانات، فتوفِّر Arity رؤى قابلة للتنفيذ يمكن لـ Allstate استخدامها للتنبؤ بالسلوك تنبؤاً أفضل.
في الختام:
يمكن للتحليلات التنبؤية توقُّع الاتجاهات المستقبلية، والتنبؤ بالطلب والمبيعات والمخاطر المحتملة، وهذه المعلومات التنبؤية تُمكِّن الشركات من التخطيط تخطيطاً أفضل، وتحسين عمليات اتخاذ القرار، والاستجابة بسرعة للتغييرات في السوق، وبشكل متزايد، تعتمد الشركات على التحليلات التنبؤية بوصفها جزءاً أساسياً من استراتيجياتها لتحقيق ميزة تنافسية وتحسين النتائج المالية.
أضف تعليقاً